import torch
import torch.nn as nn

# 第1个参数：输入张量的维度
# 第2个参数：隐藏层的维度，隐藏层神经元的数量
# 第3个参数：隐藏层的层数
rnn = nn.RNN(5, 6, 1)

# 设定输入的张量x
# 第1个参数：输入序列的长度
# 第2个参数：批次的样本数
# 第3个参数：输入张量的维度
input1 = torch.randn(1, 3, 5)

# 设定初始化的h0
# 第1个参数：层数*网络方向数
# 第2个参数：批次的样本数
# 第3个参数：隐藏层的维度
h0 = torch.randn(1, 3, 6)

# 由
output, hn = rnn(input1, h0)
print(output)
print(output.shape)
print(hn)
print(hn.shape)
